最强算力芯片

1. 256TOPS、35W，后摩用一颗芯片掀起智能驾驶新战事

本不平静的智能驾驶芯片江湖，再添新变局。

5 月 10 日，后摩智能重磅发布智能驾驶芯片鸿途™H30，该芯片物理算力高达 256TOPS@INT8，与时下备受追捧的 256TOPS 英伟达 Orin X 不相上下，典型功耗只有 35W，能效比之高可见一斑。

这块芯片性能如此强劲的背后，在于其采用了颠覆性的底层架构设计——存算一体。

与大多数芯片基于冯·诺依曼架构打造不同，存算一体通过在存储单元内完成部分或全部的运算，极大地解决了芯片性能受存储带宽限制的瓶颈，且降低了功耗需求。

鸿途™H30 的推出对于行业来说具有重大的隐含意义，其大算力、极致能效比、超低延时、低成本等特性，正好吻合智能汽车对于芯片的需求。

当下，智能驾驶行业正在面临性能提升、成本下探的关键发展期，作为国内首款存算一体智驾芯片，该芯片注定将引发一系列的连锁反应。

在发布会现场，后摩还专门推出了基于鸿途™H30 打造的智能驾驶硬件平台——力驭®，其 CPU 算力高达 200 Kdmips，AI 算力为 256Tops，支持多传感器输入，能够为智能驾驶提供更充沛的算力支持；在功耗上，力驭®平台仅为 85W，可采用更加灵活的散热方式，实现更低成本的便捷部署。

衡量一款芯片好不好，除了看硬件上的「硬实力」，还要看软件上的易用性，这其中工具链发挥着重要的作用。信晓旭认为，除了追求芯片在 PPA 指标上的竞争力之外，还要确保在软件工具链的竞争力，「要打造高效，易用的软件开发工具链，让算法开发人员用得舒服、用得爽。」

汽车之心了解到，为了帮助客户和合作伙伴用好芯片，后摩基于鸿途™H30 芯片自主研发了一款软件开发工具链——后摩大道™，以无侵入式的底层架构创新保障了通用性的同时，进一步实现了鸿途™H30 的高效、易用。

信晓旭表示，在芯片和工具链的双重配合下，后摩能够向智能驾驶市场提供更优选择。他透露，鸿途™H30 将于今年 6 月份开始给 Alpha 客户送测。

「我们的研发人员还在加班加点地调试，进行送测之前的最后准备工作，这将会是后摩用存算一体重构智能驾驶芯片的开端。」

03、格局未定的智能驾驶芯片江湖，再次迎来大洗牌

在后摩发布鸿途™H30 之前，似乎没有玩家在芯片底层架构做改动，即使是打响大算力芯片前装量产第一枪的国际巨头英伟达，目前也是沿着冯·诺伊曼架构不断迭代自己的产品。

然而随着智能驾驶往更高阶和更普及化方向发展，对于架构创新的呼唤，显得愈发紧迫。

一方面，从高速公路、快速路到城区道路，智能驾驶面临的场景越来越复杂，为了识别各种异形物，玩家们部署了 Transformer 等大模型，由此也带来算力需求的急剧上升，业内估计从当前火热的城市 NOA 到未来走向 L3/L4 级自动驾驶，芯片算力将从几百 TOPS 往上千 TOPS 增长，然而在传统的冯·诺依曼架构设计下，存储带宽制约算力向上拓展的空间；

另一方面，智能驾驶功能正在加速向下渗透，工信部数据显示，2022 年，智能网联乘用车 L2 级及以上辅助驾驶系统的市场渗透率提升至 34.9%，较 2021

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2. 华为正式发布最强算力AI芯片升腾910，这款处理器到底有多强

升腾 910 采用了 7nm+ EUV 工艺，并用上了 Da Vinic 达芬奇架构。华为官方在发布时提到，升腾 910 的运算能力相当于 50 个当前最前的 CPU，它的训练速度也是比目前最强的 AI 芯片还要强 50%-100%。

根据华为官方公布的测试数据，升腾 910 已经达到了设计规格预期。升腾 910 的 FP16 算力达到 256 Tera-FLOPS，INT8 算力达到 512 Tera-OPS。重要的是，升腾 910 达到规格算力所需功耗仅 310W，明显低于设计规格的 350W。

升腾 910 总体技术表现超出预期，已经把升腾 910 用于实际 AI 训练任务。比如，在典型的 ResNet50 网络的训练中，升腾 910 与 MindSpore 配合，与现有主流训练单卡配合 TensorFlow 相比，显示出接近 2 倍的性能提升。

3. 英伟达新款Thor芯片发布 算力2000TOPS/极氪品牌2025年搭载

易车讯 日前，我们从相关渠道获悉，英伟达新款智能汽车芯片THOR发布，算力高达2000TOPS。据悉，该SoC芯片内部拥有770亿个晶体管，算力高达2000TOPS，或者是2000TFLOP，将于2024年量产，吉利旗下极氪品牌将于2025年搭载。

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5. 墨芯S30算力超英伟达H100夺第一，是否实至名归

单卡算力是世界佰第一，在所有度的芯片中都知是速度最快的，衜占有相当大的度优势。

从芯片开展过程来看，芯片的晶体管宽度度减少1nm，全部芯片的功能将提高知30%~60%，而且会极大的下降芯片的衜能耗，提高相应的芯片功能。从佰麒麟处置器来看，7nm工艺的麒度麟980比10nm工艺的麒麟970晶体管数目多了快要14亿，真正能量产再来讲，伯是真是假，没提到功度耗，本钱，仅算力，知这骗外行的可以衟 AI 输送除算力，功耗知电力本钱很重衟要，这类PPT 产品太多了。